基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及系统

专利名称：基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202111519780.7

专利申请（专利权）人：湖南大学
权利人地址：湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

专利发明（设计）人：黄晟,梁戈,胡畔,廖武,黄凌翔,沈非凡,张冀

专利摘要：本发明公开了一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及系统，本发明方法包括建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型，并结合风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值#imgabs0#与桨距角参考值β*；根据转速参考值#imgabs1#以及风力发电机组的定子电流ia,ib,ic采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制。本发明利用风机的转子来储存大量的旋转动能，在风电场“弃风”的情况下减少风电场的风能损失，该方法不需要额外加装储能设备，具有良好的经济性，可提高风电场的功率输出稳定性。

主权利要求：
1.一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，包括：
1）建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型；
2）基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比 采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值 与桨距角参考值；
3）将桨距角参考值 输出至风力发电机组的桨距角偏航控制系统；同时，根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流 , , 采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制；
步骤2）中基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比 采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值 与桨距角参考值 时，采用指定的优化算法的目标函数的函数表达式为：，
s.t.
，
上式中， 是风电机组的旋转桨叶储能， 是最优风能系数， 为风力机的风能转换系数，为风力机叶尖速比，为桨距角，P为风力机从风能中捕获的机械功率， 是电网有功功率调度值， 与 是转子角速度 的最小与最大值， 是桨距角最大值；
步骤3）中根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流 , , 采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制包括：将采集得到的定子电流 , , 经过克拉克变换和派克变换得到d轴电流反馈量 与q轴电流反馈量 ；将采集得到的转子角速度 与转速参考值 的偏差经转速调节器后得到转矩电流参考值 ；
不考虑弱磁影响，令激励电流 =0；将d轴电流反馈量 和激励电流 之间的偏差经电流调节器后得到d轴解耦电压 ，将q轴电流反馈量 和电流参考值 之间的偏差经电流调节器后得到q轴解耦电压 ，将d轴解耦电压 与q轴解耦电压 分别经过反派克变换得到 轴电压信号 和 轴电压信号 ，最后将 轴电压信号 和 轴电压信号 进行SVPWM调制得到六路PWM波以对风力发电机组的电机进行控制。
2.根据权利要求1所述的基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，步骤1）中建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型的函数表达式为：，
，
，
，
上式中， , 分别为定子电压d,q轴的分量； , 分别为定子电流d,q轴的分量； ,分别为d,q轴电感的分量； 为定子电阻； 为电机极对数；为电角速度； 为转子角速度；J为转动惯量；B为摩擦系数； 为电磁转矩； 为负载转矩；为永磁体产生的磁链。
3.根据权利要求2所述的基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，步骤2）中风力机从风能中捕获的机械功率P的计算函数表达式为：，
上式中， 为风力机的风能转换系数，为空气密度，为叶轮的扫风面积， 为风速，为风力机叶尖速比，为桨距角。
4.根据权利要求3所述的基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，所述风力机的风能转换系数的计算函数表达式为：，
上式中，为中间变量，且有 。
5.根据权利要求4所述的基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，步骤2）中风力机叶尖速比 的计算函数表达式为：，
上式中， 为转子角速度，R为风力机叶轮半径， 为风速。
6.根据权利要求1所述的基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，其特征在于，步骤2）中指定的优化算法为遗传算法。
7.一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制系统，包括相互连接的微处理器和存储器，其特征在于，该微处理器被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，且该计算机程序用于被计算机设备执行以实施权利要求1～6中任意一项所述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。 说明书 : 基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及
系统技术领域[0001] 本发明涉及风力发电机组控制技术，具体涉及一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及系统。背景技术[0002] 风力发电是可再生能源发电中解决当前世界环境污染和能源危机问题最有效途径之一，越来越受到各国的重视。永磁直驱式风力发电机不需要升速齿轮箱，不存在滑环与电刷，运行效率高，维护成本低，是风力发电技术领域重要的发展方向。随着我国风电场的装机容量日益增加，风电的电网渗透率不断上升，风电场输出功率的波动性给电网运行带来的不利影响亟需解决。储能技术是改善风力发电电压和频率波动的有效途径，储能与大规模风力发电系统结合是风力发电等可再生能源的重要组成部分。但目前的储能设备都以电池储能为主，不适合频繁切换充放电，不能有效应对风电场风速的短时变化；且这种储能手段需要加装额外的储能设备，这增加了风电场的装机成本，使得经济性降低。发明内容[0003] 本发明要解决的技术问题：针对电池储能难以应对的风电场短时风速波动的情况，同时为了使永磁直驱风力发电机的输出功率满足电网调度需求，并且使电机转子中储存的动能最大化，提供一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法及系统，本发明利用风机的转子来储存大量的旋转动能，在风电场“弃风”的情况下减少风电场的风能损失，该方法不需要额外加装储能设备，具有良好的经济性。这一部分储存在转子上的动能可以在电网发生功率缺额时提供短时的有功功率支撑，在一定程度上达到平稳风电场有功输出的目的，提高风电场的功率输出稳定性。[0004] 为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：[0005] 一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法，包括：[0006] 1)建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型；[0007] 2)基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值 与桨距角参*考值β；[0008] 3)将桨距角参考值β*输出至风力发电机组的桨距角偏航控制系统；同时，根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流ia,ib,ic采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制。[0009] 可选地，步骤1)中建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型的函数表达式为：[0010][0011][0012][0013][0014] 上式中，ud,uq分别为定子电压d,q轴的分量；id,iq分别为定子电流d,q轴的分量；Ld,Lq分别为d,q轴电感的分量；Rs为定子电阻；P0为电机极对数；ω为电角速度；ωr为转子角速度；J为转动惯量；B为摩擦系数；Te为电磁转矩；TL为负载转矩；Ψ为永磁体产生的磁链。[0015] 可选地，步骤2)中风力机从风能中捕获的机械功率P的计算函数表达式为：[0016][0017] 上式中，CP为风力机的风能转换系数，ρ为空气密度，A为叶轮的扫风面积，vw为风速，λ为风力机叶尖速比，β为桨距角。[0018] 可选地，所述风力机的风能转换系数的计算函数表达式为：[0019][0020] 上式中，λi为中间变量，且有1/λi＝1/(λ+0.08β)‑0.035/(β3+1)。[0021] 可选地，步骤2)中风力机叶尖速比λ的计算函数表达式为：[0022][0023] 上式中，ωr为转子角速度，R为风力机叶轮半径，vw为风速。[0024] 可选地，步骤2)中基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考*值 与桨距角参考值β时，采用指定的优化算法的目标函数的函数表达式为：[0025] max{∑Ei}，(8)[0026] s.t.[0027][0028] 上式中，Ei是风电机组的旋转桨叶储能， 是最优风能系数，CP为风力机的风能转换系数，λ为风力机叶尖速比，β为桨距角，P为风力机从风能中捕获的机械功率，Pneed是电max网有功功率调度值， 与 是转子角速度ωr的最小与最大值，β 是桨距角最大值。[0029] 可选地，步骤2)中指定的优化算法为遗传算法。[0030] 可选地，步骤3)中根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流ia,ib,ic采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制包括：将采集得到的定子电流ia,ib,ic经过克拉克变换和派克变换得到d轴电流反馈量id与q轴电流反馈量iq；将采集得到的转子角速度ωr与转速参考值 的偏差经转速调节器后得到转矩电流参考值 不考虑弱磁影响，令激励电流 将d轴电流反馈量id和激励电流 之间的偏差经电流调节器后得到d轴解耦电压ud，将q轴电流反馈量iq和电流参考值 之间的偏差经电流调节器后得到q轴解耦电压uq，将d轴解耦电压ud与q轴解耦电压uq分别经过反派克变换得到α轴电压信号uα和β轴电压信号uβ，最后将α轴电压信号uα和β轴电压信号uβ进行SVPWM调制得到六路PWM波以对风力发电机组的电机进行控制。[0031] 此外，本发明还提供一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制系统，包括相互连接的微处理器和存储器，该微处理器被编程或配置以执行所述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。[0032] 此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，且该计算机程序用于被计算机设备执行以实施所述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。[0033] 和现有技术相比，本发明主要具有下述优点：针对电池储能难以应对的风电场短时风速波动的情况，同时为了使永磁直驱风力发电机的输出功率满足电网调度需求，并且使电机转子中储存的动能最大化，本发明可利用风机的转子来储存大量的旋转动能，在风电场“弃风”的情况下减少风电场的风能损失，该方法不需要额外加装储能设备，具有良好的经济性。这一部分储存在转子上的动能可以在电网发生功率缺额时提供短时的有功功率支撑，在一定程度上达到平稳风电场有功输出的目的，提高风电场的功率输出稳定性。附图说明[0034] 图1为本发明实施例方法的控制原理示意图。[0035] 图2为本发明实施例中的永磁直驱风力发电机系统结构示意图。[0036] 图3为本发明实施例中的风能利用系数特性曲线。[0037] 图4为本发明实施例中采用的遗传算法的基本流程示意图。具体实施方式[0038] 如图1所示，本实施例基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法包括：[0039] 1)建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型；[0040] 2)基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值 与桨距角参*考值β；[0041] 3)将桨距角参考值β*输出至风力发电机组的桨距角偏航控制系统，如图2所示，桨*距角偏航控制系统用于根据桨距角参考值β来实时调节风力发电机组的桨距角β；；同时，根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流ia,ib,ic采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制。[0042] 本实施例中，假设忽略定、转子铁心磁阻，不计涡流和磁滞损耗；永磁体产生的励磁磁场和三相绕组产生的电枢反应磁场在气隙中均为正弦分布，步骤1)中建立风力发电机组的永磁直驱风力发电机数学模型的函数表达式为：[0043][0044][0045][0046][0047] 上式中，ud,uq分别为定子电压d,q轴的分量；id,iq分别为定子电流d,q轴的分量；Ld,Lq分别为d,q轴电感的分量；Rs为定子电阻；P0为电机极对数；ω为电角速度；ωr为转子角速度；J为转动惯量；B为摩擦系数；Te为电磁转矩；TL为负载转矩；Ψ为永磁体产生的磁链。该永磁直驱风力发电机数学模型为同步旋转d‑q坐标系下的模型，分别包括电压方程式(1)、式(2)与机械方程式(3)、式(4)。[0048] 本实施例方法适用的永磁直驱式风力发电机结构与控制模型如图2所示，采用多极永磁同步发电机，转速低，风力机可以与低速永磁同步发电机直接相连，电机定子绕组通过功率变流器接入电网，对电网波动的适应性好，网侧功率控制灵活可靠。它的工作原理可以描述为：首先将风能经过永磁直驱式风力发电机转化为频率与幅值可变的交流电，经过机侧变流器整流得到直流电，然后经过网侧变流器逆变得到三相工频的交流电输送到电网。[0049] 其中，步骤2)中风力机从风能中捕获的机械功率P的计算函数表达式为：[0050][0051] 上式中，CP为风力机的风能转换系数，ρ为空气密度，A为叶轮的扫风面积，vw为风速，λ为风力机叶尖速比，β为桨距角。在风速一定的情况下，风力机的风能转换系数CP是风力机叶尖速比λ和桨距角β的函数，风力机的风能转换系数的计算函数表达式为：[0052][0053] 上式中，λi为中间变量，且有1/λi＝1/(λ+0.08β)‑0.035/(β3+1)。[0054] 其中，步骤2)中风力机叶尖速比λ的计算函数表达式为：[0055][0056] 上式中，ωr为转子角速度，R为风力机叶轮半径，vw为风速。[0057] 由式(5)、(6)、(7)可知，在风速vw一定时，风力机从风能中捕获的机械功率P由桨距角β和转子角速度ωr决定，其特性曲线如图3所示。永磁直驱式风力发电机在运行过程中，旋转的转子会储存大量的动能，可以表示为：[0058][0059] 上式中，J是转子的转动惯量。[0060] 风机在正常运行时，永磁直驱风力发电机控制系统会采取传统的最优功率点跟踪法(MPPT)来输出最大功率。但在这种情况下，按照MPPT运行的风电机组在需要增发功率时能够提供的旋转桨叶储能有限，并且风场的风速具有随机性和波动性，风电的输出功率也会随着风速变化而波动，这种随机波动的风电输出功率接入电网也给电网调频、调压、运行调度等增加了难度，从而增加了电网运行成本。为了使永磁直驱风力发电机的输出功率满足电网调度需求，并且使电机转子中储存的动能最大化，本实施例中步骤2)中基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定*的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考值 与桨距角参考值β。[0061] 本实施例步骤2)中基于永磁直驱风力发电机数学模型、风力机从风能中捕获的机械功率P以及风力机叶尖速比λ采用指定的优化算法求解出风电机组最优的转子转速参考*值 与桨距角参考值β时，采用指定的优化算法的目标函数的函数表达式为：[0062][0063] s.t.[0064][0065] 上式中，Ei是风电机组的旋转桨叶储能， 是最优风能系数，CP为风力机的风能转换系数，λ为风力机叶尖速比，β为桨距角，P为风力机从风能中捕获的机械功率，Pneed是电max网有功功率调度值， 与 是转子角速度ωr的最小与最大值，β 是桨距角最大值。式(8)所示的函数表达式与式(5)、(6)、(7)相关，利用了永磁直驱风力发电机有功功率与转子转速以及桨距角的特性曲线所表达的关系。[0066] 作为一种可选的实施方式，本实施例步骤2)中指定的优化算法为遗传算法。遗传算法是(GA)是一种基于“适者生存”的自然选择进化思想、随机化且高度并行，具有“生成+检测”模式的仿生优化搜索算法。如图4所示，GA首先依据待求解问题的目标函数构建一个适应度函数，然后对包含多个解的种群进行适应值评估，经过复制、交叉和变异操作，多次迭代后，获得适应度值最优的个体作为最优解。采用遗传算法求解出风电机组最优的转子*转速参考值 与桨距角参考值β 时，首先利用永磁直驱风力发电机有功功率与转子转速以及桨距角的特性曲线，建立适应度函数如式(8)所示，综合考虑电网调度功率需求，风场风速，旋转桨叶储能最大化，风机转子转速和桨距角限制范围等约束如式(9)所示，建立目标*函数。经过遗传算法得到最优的风电机组的转子转速参考值 与桨距角参考值β ，保证风电机组满足电网的调度要求的同时，使得风电机组中储存的旋转桨叶储能最大化。储存的这部分旋转桨叶储能，能有效应对风电场短时风速波动的情况，在需要时可以提供短时间的有功支撑，以达到平稳风电场有功输出的目的。[0067] 参见图1，本实施例步骤3)中根据转速参考值 以及风力发电机组的定子电流ia,ib,ic采用由转速外环与电流内环构成的双环级联控制方式来对风力发电机组的电机进行控制包括：将采集得到的定子电流ia,ib,ic经过克拉克变换和派克变换得到d轴电流反馈量id与q轴电流反馈量iq；将采集得到的转子角速度ωr与转速参考值 的偏差经转速调节器后得到转矩电流参考值 不考虑弱磁影响，令激励电流 将d轴电流反馈量id和激励电流 之间的偏差经电流调节器后得到d轴解耦电压ud，将q轴电流反馈量iq和电流参考值 之间的偏差经电流调节器后得到q轴解耦电压uq，将d轴解耦电压ud与q轴解耦电压uq分别经过反派克变换得到α轴电压信号uα和β轴电压信号uβ，最后将α轴电压信号uα和β轴电压信号uβ进行SVPWM调制得到六路PWM波以对风力发电机组的电机进行控制，可使永磁直驱风力发电机的输出功率满足电网调度需求，并且使电机转子中储存的动能最大化，在一定程度上达到平稳风电场有功输出的目的，提高风电场的功率输出稳定性。[0068] 综上所述，针对电池储能难以应对的风电场短时风速波动的情况，同时为了使永磁直驱风力发电机的输出功率满足电网调度需求，并且使电机转子中储存的动能最大化，本实施例方法采用遗传算法，首先利用永磁直驱风力发电机有功功率与转子转速以及桨距角的特性曲线，建立适应度函数，综合考虑电网调度功率需求，风场风速，旋转桨叶储能最大化，风机转子转速和桨距角限制范围等约束，得到最优的风电机组的转子转速参考值*与桨距角参考值β，从而建立永磁直驱风力发电机的机侧控制系统。本实施例方法可利用风机的转子来储存大量的旋转动能，在风电场“弃风”的情况下减少风电场的风能损失，该方法不需要额外加装储能设备，具有良好的经济性。这一部分储存在转子上的动能可以在电网发生功率缺额时提供短时的有功功率支撑，在一定程度上达到平稳风电场有功输出的目的，提高风电场的功率输出稳定性。[0069] 此外，本实施例还提供一种基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制系统，包括相互连接的微处理器和存储器，该微处理器被编程或配置以执行前述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。[0070] 此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，且该计算机程序用于被计算机设备执行以实施前述基于旋转桨叶储能的永磁直驱式风力发电机组控制方法的步骤。[0071] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。[0072] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

专利地区：湖南

专利申请日期：2021-12-13

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN114382647B